单位向量的定义和举例说明

单位向量是指长度为 1 的向量。在数学中,单位向量通常用于表示方向,因为它只有方向信息,而没有大小信息。

单位向量的定义:

一个向量 v \mathbf{v} v 被称为单位向量 ,如果它的**模(长度)**等于 1,即:
∥ v ∥ = 1 \|\mathbf{v}\| = 1 ∥v∥=1

其中 ∥ v ∥ \|\mathbf{v}\| ∥v∥ 表示向量的欧几里得长度,定义为:
∥ v ∥ = v 1 2 + v 2 2 + ⋯ + v n 2 \|\mathbf{v}\| = \sqrt{v_1^2 + v_2^2 + \cdots + v_n^2} ∥v∥=v12+v22+⋯+vn2

对于一个向量 v \mathbf{v} v 来说,如果它不是单位向量,则可以通过将它除以它的模来将其标准化为单位向量:
v ^ = v ∥ v ∥ \hat{\mathbf{v}} = \frac{\mathbf{v}}{\|\mathbf{v}\|} v^=∥v∥v

其中, v ^ \hat{\mathbf{v}} v^ 是向量 v \mathbf{v} v 的单位向量。

举例说明:

1. 二维空间的单位向量:

在二维空间(平面)中,一个常见的单位向量是:
v = [ 1 0 ] \mathbf{v} = \begin{bmatrix} 1 \\ 0 \end{bmatrix} v=[10]

  • 这个向量在 x x x 轴上,并且它的长度为 1:
    ∥ v ∥ = 1 2 + 0 2 = 1 \|\mathbf{v}\| = \sqrt{1^2 + 0^2} = 1 ∥v∥=12+02 =1

另一个二维单位向量例子:
v = [ 1 2 1 2 ] \mathbf{v} = \begin{bmatrix} \frac{1}{\sqrt{2}} \\ \frac{1}{\sqrt{2}} \end{bmatrix} v=[2 12 1]

  • 这个向量与 x x x 轴正方向形成 45 度角,它的长度为:
    ∥ v ∥ = ( 1 2 ) 2 + ( 1 2 ) 2 = 1 2 + 1 2 = 1 = 1 \|\mathbf{v}\| = \sqrt{\left(\frac{1}{\sqrt{2}}\right)^2 + \left(\frac{1}{\sqrt{2}}\right)^2} = \sqrt{\frac{1}{2} + \frac{1}{2}} = \sqrt{1} = 1 ∥v∥=(2 1)2+(2 1)2 =21+21 =1 =1
2. 三维空间的单位向量:

在三维空间中,一个常见的单位向量是:
v = [ 0 0 1 ] \mathbf{v} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \\ 1 \end{bmatrix} v= 001

  • 这个向量在 z z z 轴方向,并且它的长度为 1:
    ∥ v ∥ = 0 2 + 0 2 + 1 2 = 1 \|\mathbf{v}\| = \sqrt{0^2 + 0^2 + 1^2} = 1 ∥v∥=02+02+12 =1

另一个三维单位向量例子:
v = [ 1 2 1 2 2 2 ] \mathbf{v} = \begin{bmatrix} \frac{1}{2} \\ \frac{1}{2} \\ \frac{\sqrt{2}}{2} \end{bmatrix} v= 212122

这个向量的长度为:
∥ v ∥ = ( 1 2 ) 2 + ( 1 2 ) 2 + ( 2 2 ) 2 = 1 4 + 1 4 + 2 4 = 1 = 1 \|\mathbf{v}\| = \sqrt{\left(\frac{1}{2}\right)^2 + \left(\frac{1}{2}\right)^2 + \left(\frac{\sqrt{2}}{2}\right)^2} = \sqrt{\frac{1}{4} + \frac{1}{4} + \frac{2}{4}} = \sqrt{1} = 1 ∥v∥=(21)2+(21)2+(22 )2 =41+41+42 =1 =1

3. 任意向量标准化为单位向量:

假设有一个二维向量:
v = [ 3 4 ] \mathbf{v} = \begin{bmatrix} 3 \\ 4 \end{bmatrix} v=[34]

这个向量的长度为:
∥ v ∥ = 3 2 + 4 2 = 9 + 16 = 25 = 5 \|\mathbf{v}\| = \sqrt{3^2 + 4^2} = \sqrt{9 + 16} = \sqrt{25} = 5 ∥v∥=32+42 =9+16 =25 =5

我们可以将它标准化为单位向量 v ^ \hat{\mathbf{v}} v^:
v ^ = 1 5 [ 3 4 ] = [ 3 5 4 5 ] \hat{\mathbf{v}} = \frac{1}{5} \begin{bmatrix} 3 \\ 4 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \frac{3}{5} \\ \frac{4}{5} \end{bmatrix} v^=51[34]=[5354]

验证其长度:
∥ v ^ ∥ = ( 3 5 ) 2 + ( 4 5 ) 2 = 9 25 + 16 25 = 25 25 = 1 \|\hat{\mathbf{v}}\| = \sqrt{\left(\frac{3}{5}\right)^2 + \left(\frac{4}{5}\right)^2} = \sqrt{\frac{9}{25} + \frac{16}{25}} = \sqrt{\frac{25}{25}} = 1 ∥v^∥=(53)2+(54)2 =259+2516 =2525 =1

所以,单位向量 v ^ = [ 3 5 4 5 ] \hat{\mathbf{v}} = \begin{bmatrix} \frac{3}{5} \\ \frac{4}{5} \end{bmatrix} v^=[5354] 确实是长度为 1 的向量。

总结:

  • 单位向量是长度为 1 的向量,通常用于表示方向。
  • 任何非零向量都可以通过将其除以自身的长度来标准化为单位向量。
  • 在几何和物理学中,单位向量常用于表示物体的方向,而忽略其大小。
相关推荐
缘华工业智维3 小时前
工业设备预测性维护:能源成本降低的“隐藏钥匙”?
大数据·网络·人工智能
DooTask官方号4 小时前
跨语言协作新范式:阿里云Qwen-MT与DooTask的翻译技术突破
人工智能·ai·项目管理·机器翻译·dootask
凯禾瑞华养老实训室5 小时前
聚焦生活照护能力培育:老年生活照护实训室建设清单的模块设计与资源整合
大数据·人工智能·科技·ar·vr·智慧养老·智慧健康养老服务与管理
倔强青铜三6 小时前
苦练Python第64天:从零掌握多线程,threading模块全面指南
人工智能·python·面试
格林威6 小时前
偏振相机是否属于不同光谱相机的范围内
图像处理·人工智能·数码相机·计算机视觉·视觉检测·工业相机
A-大程序员6 小时前
【pytorch】合并与分割
人工智能·pytorch·深度学习
AI新兵6 小时前
AI大事记12:Transformer 架构——重塑 NLP 的革命性技术(上)
人工智能·自然语言处理·transformer
Q26433650237 小时前
【有源码】基于Hadoop生态的大数据共享单车数据分析与可视化平台-基于Python与大数据的共享单车多维度数据分析可视化系统
大数据·hadoop·python·机器学习·数据分析·spark·毕业设计
Dongsheng_20197 小时前
【汽车篇】AI深度学习在汽车零部件外观检测——刹车片中的应用
人工智能·汽车
LONGZETECH7 小时前
【龙泽科技】汽车转向悬架与制动安全系统技术1+X仿真教学软件(1.2.3 -初级)
人工智能·科技·汽车·汽车仿真教学软件·汽车教学软件